مستشار الشركات الناشئة في الذكاء الاصطناعي سليل دارجي يحدد الأخطاء التي يدركها المؤسسون متأخرين جدًا

يلاحظ مستشارو الشركات الناشئة في الذكاء الاصطناعي، على نحو متزايد، الفجوة نفسها: يَعِد المؤسسون السوق بالكثير، لكنهم لا ينجحون في إثبات القيمة حتى في سيناريو واحد ضيق. وبحسب المرشد سليل دارجي، لا تنجو الفرق الأعلى صوتًا، بل تلك التي تسبق غيرها في تحديد مشكلة بعينها، وتحافظ على تركيزها، وتبني عملها على اقتصاديات حقيقية.

التركيز أهم من الطموح

يقول دارجي إن شركات الذكاء الاصطناعي الفتية تبدأ مبكرًا جدًا بالتفكير بمنطق «السوق الضخم» و«التوسع في كل الاتجاهات». وعمليًا يبدو الأمر هكذا: يتجه الفريق إلى عدة قطاعات في وقت واحد، ويحاول إرضاء أنواع مختلفة من العملاء، ويضع قائمة طويلة من الميزات قبل أن يثبت قيمة ميزة واحدة منها على الأقل. والنتيجة أن الجهود تتبعثر، ويفقد المنتج وضوحه، ولا يعود المؤسسون أنفسهم قادرين على شرح ما الذي يقدمونه بصورة أفضل من غيرهم.

ولا تقتصر المشكلة على المنتج، بل تمتد إلى الثقة. فعندما تعجز الشركة الناشئة عن صياغة حالة استخدام واحدة محددة، يصعب على المستثمرين والشركاء الاقتناع بأن الفريق يجيد ترتيب الأولويات. أما التركيز الضيق في البداية فيجعل النشاط التجاري أوضح: يصبح التحقق من الطلب أسهل، وجمع الملاحظات أسرع، وتقدير دورة المبيعات أدق، ورصد المصدر الحقيقي للإيرادات أبكر. وفي المرحلة المبكرة، كثيرًا ما يكون ذلك أهم من قائمة لافتة بالاتجاهات المستقبلية.

الـ pitch deck ليس منتجًا

من الأخطاء الشائعة الأخرى تحويل pitch deck إلى هدف رئيسي. يلاحظ دارجي أن كثيرًا من الفرق تستعجل إعداد عرض تقديمي أنيق لمسرّعة أعمال أو مسابقة أو لقاء مع مستثمر، لكنها تتجاوز العمل الأصعب: فهم المشكلة التي تحلها فعلًا، ولماذا يتفوق نهجها على البدائل، وكيف ستعمل اقتصاديات المشروع أصلًا. وفي هذه الحالة تمنح الشرائح إحساسًا بالتقدم، لكنها لا تغني عن الدراسة الفعلية للنموذج.

«الـ pitch deck ليس الهدف النهائي، المهم هو الطريق إليه».

إذا قطع المؤسس هذا الطريق بأمانة، يتشكل العرض التقديمي تقريبًا كأثر جانبي. فتكون فيه بالفعل إجابات عن الأسئلة المحرجة: من هم المنافسون الحقيقيون، ومتى يصل أول دولار من الإيرادات، وكيف تبدو عملية التطبيق، وكم تستغرق دورة الصفقة، وأين تخاطر الشركة بالوقوع في الخطأ. وفي الوقت نفسه تظهر صعوبة أخرى: كثيرًا ما تتناقض نصائح المرشدين والبرامج المختلفة. لذلك لا يكفي أن يجمع المؤسس التوصيات؛ عليه أن يتعلم تصفيتها والإبقاء فقط على ما يتوافق مع سوقه واستراتيجيته.

الرهانات الحقيقية للذكاء الاصطناعي

من أكثر أطروحات دارجي واقعية قوله: الذكاء الاصطناعي هو قبل كل شيء حوسبة، وليس سحرًا. وهذه النظرة تغيّر زاوية الرؤية. فبدلًا من السباق وراء أحدث نموذج رائج أو واجهة دردشة جديدة، يقترح البحث عن مهام تنبؤ محددة: ما الذي يمكن التنبؤ به، وأي إشارة يمكن استخلاصها من البيانات، وأين يحقق ذلك فائدة ملموسة للعميل. ومن هنا يأتي الاهتمام بقطاعات أقل ازدحامًا، مثل البناء والتعليم ومراقبة البيئة وغيرها من المجالات التي تقل فيها المنافسة وقد تكون القيمة التطبيقية فيها أعلى.

ويرى دارجي أن الفرص الكبرى المقبلة لا تقتصر على الوكلاء (agents)، بل تشمل التخصيص أيضًا. ففي رأيه، ستتفوق خدمات الذكاء الاصطناعي إذا فهمت سياق المستخدم بعمق أكبر: ما يعرفه بالفعل، وأي أسلوب في الشرح يناسبه، وأي أخبار شاهدها، ومع من يتواصل، وكيف يتخذ قراراته. لكن هنا أيضًا تبرز أسئلة الخصوصية، وحجم البيانات المجموعة، والرقابة البشرية.

• البدء بمشكلة واحدة لجمهور واحد
• البحث عن قطاعات لا تحظى بالتقدير الكافي، لا عن الأسواق الأكثر ضجيجًا
• حساب الطريق إلى الإيرادات قبل رسم سوق ضخم
• جمع البيانات التي لا يعمل المنتج من دونها فقط

وثمة خطر مستقل يتعلق باقتصاديات سوق الذكاء الاصطناعي نفسه. يحذر دارجي من أن كثيرًا من الشركات تبدو مبالغًا في تقييمها، وأن إيراداتها لا تتطابق حتى الآن مع توقعات المستثمرين. وإذا صحّحت السوق مسارها، فلن تجتاز ذلك بأفضل صورة الجهات الأعلى صوتًا، بل الفرق التي لديها منتج واضح وهامش ربح حقيقي وانضباط في التعامل مع البيانات. ويُعدّ نهجه في المشاريع التعليمية مثالًا دالًّا: يبدأ بإزالة البيانات الشخصية والتحقق من النتيجة الممكنة دون وصول زائد إلى البيانات، ثم يعقّد النظام وبنية الحماية لاحقًا.

ماذا يعني ذلك

الرسالة للمؤسسين بسيطة: العصر الذي كان يمكن فيه بيع شركة ناشئة في الذكاء الاصطناعي بمجرد حكاية عن «ثورة» يقترب من نهايته سريعًا. وستفوز الفرق التي تضيّق مهمتها، وتحسب اقتصاديات الوحدة (unit economics)، وتتعامل بحذر مع البيانات، وتستخدم الذكاء الاصطناعي أداةً لحل مشكلة محددة، لا زينةً لعرض المستثمرين.